저널 페이퍼이므로 이틀에 걸쳐서 분석. 또한 1일1독 계획의 실패 여부는 주말이 끝난 시점(즉 월요일 아침까지)에 판단하는 것으로 한다. 다시 말해 주중에 아무것도 안했더라도 주말에 5편을 읽으면 된다는 것. 계획 성공을 위해서 두어야 되는 예외규정이랄까... 또한 논문 작성과 회사 야근 시에는 면제한다는 규정을 추가함. 즉 요즘처럼 비교적 한가한 시기에 집중적으로 시행 예상.
CVIU 2006
Sinha, Pollefeys (신하와 폴리페서)
2004년 Towards calibrating a pan-tilt-zoom camera network (OMNIVIS 2004) 논문에서 조금 더 붙여서 낸 것 같다.
주 내용
최대 줌아웃 상태에서 회전에 의해 calibration.
1. H, V(가로 세로 방향 homography)를 선형적으로 계산. ref 이미지와 임의 위치 이미지 사이의 T는 homography 중첩으로 계산 가능. 에러가 누적되므로 significant registration errors 존재.
2. 왜곡과 T를 bundle adjustment (Bundle I).
3. T로부터 K와 R을 분해. 우선 이미지를 undistort한 후에 'accurate' T를 구하는 듯하나, 이 과정이 언제 실행되는지는 불명확.
4. 왜곡, K, R을 함께 최적화 (Bundle II).
회전 없이 줌을 증가시키며 zoom calibration.
5. Hzoom 계산
6. K와 왜곡을 pairwise bundle (i번째 zoom과 i-1번째)
7. zoom 0에서 max까지 whole zoom에 대해 bundle (Zoom Bundle)
4장은 high-resolution calibrated panoramic mosaics인데... 대충 읽음;;
평가
zoom에 의한 calibration 가능성을 보여줌.
ground truth와의 비교 부재.
왜곡(특히 Kappa2) 추정 결과가 실망스러움. 결국 uncertainties에 의해 강제 clamp. 역시 zoom만으로 왜곡 추정에는 한계가 있는 듯.
아이디어
zoom만으로도 일부 calibration이 가능한 것으로 보임. 그러나 zoom 시에 translation이 발생한다는 것이 문제. 또한 왜곡의 경우 zoom in이 될 수록 영향이 줄어들어 추정하기 힘들다
- 본문 중: Estimating radial distortion only from a zoom sequence has inhnerent(by nature보다 훨 낫군 써먹자) ambiguities since a distortion at a particular zoom can be compensated by a radial function at another zoom.
결론은 zoom(과 focus)으로는 f와 principal point 추정을 하자? - zoom/focus는 원격제어 가능하니 그것만 돼도 나쁘지 않겠는데?
1. zoom out, pan/tilt and capture
2. estimate K, R, and distortion from rotation
3. estimate K and distortion with varying zoom/focus
4. nonlinear optimization with arbitrary rotation by the operator, initialized with the result of 3
(a pattern or known point required for the estimation of the nodal point)
또는 1,2를 제외한 nonlinear optimization과 zoom calibration만 사용하는 방법 검토...
justification:
1. why not pattern-based? - not suitable for production site environments...라고 주장하자. we use only casual(?) objects...
2. why not self-calibration only? - not pure rotation
robust homography를 위해 linear estimation, RANSAC, 다시 nonlinear minimization을 거친다는데, GPU (+ force? + HDR) 기반으로 robust하게 만들어 주면 impact가 있지 않을까? 위의 2과정에 넣을 수도...
CVIU 2006
Sinha, Pollefeys (신하와 폴리페서)
2004년 Towards calibrating a pan-tilt-zoom camera network (OMNIVIS 2004) 논문에서 조금 더 붙여서 낸 것 같다.
주 내용
최대 줌아웃 상태에서 회전에 의해 calibration.
1. H, V(가로 세로 방향 homography)를 선형적으로 계산. ref 이미지와 임의 위치 이미지 사이의 T는 homography 중첩으로 계산 가능. 에러가 누적되므로 significant registration errors 존재.
2. 왜곡과 T를 bundle adjustment (Bundle I).
3. T로부터 K와 R을 분해. 우선 이미지를 undistort한 후에 'accurate' T를 구하는 듯하나, 이 과정이 언제 실행되는지는 불명확.
4. 왜곡, K, R을 함께 최적화 (Bundle II).
회전 없이 줌을 증가시키며 zoom calibration.
5. Hzoom 계산
6. K와 왜곡을 pairwise bundle (i번째 zoom과 i-1번째)
7. zoom 0에서 max까지 whole zoom에 대해 bundle (Zoom Bundle)
4장은 high-resolution calibrated panoramic mosaics인데... 대충 읽음;;
평가
zoom에 의한 calibration 가능성을 보여줌.
ground truth와의 비교 부재.
왜곡(특히 Kappa2) 추정 결과가 실망스러움. 결국 uncertainties에 의해 강제 clamp. 역시 zoom만으로 왜곡 추정에는 한계가 있는 듯.
아이디어
zoom만으로도 일부 calibration이 가능한 것으로 보임. 그러나 zoom 시에 translation이 발생한다는 것이 문제. 또한 왜곡의 경우 zoom in이 될 수록 영향이 줄어들어 추정하기 힘들다
- 본문 중: Estimating radial distortion only from a zoom sequence has inhnerent(by nature보다 훨 낫군 써먹자) ambiguities since a distortion at a particular zoom can be compensated by a radial function at another zoom.
결론은 zoom(과 focus)으로는 f와 principal point 추정을 하자? - zoom/focus는 원격제어 가능하니 그것만 돼도 나쁘지 않겠는데?
1. zoom out, pan/tilt and capture
2. estimate K, R, and distortion from rotation
3. estimate K and distortion with varying zoom/focus
4. nonlinear optimization with arbitrary rotation by the operator, initialized with the result of 3
(a pattern or known point required for the estimation of the nodal point)
또는 1,2를 제외한 nonlinear optimization과 zoom calibration만 사용하는 방법 검토...
justification:
1. why not pattern-based? - not suitable for production site environments...라고 주장하자. we use only casual(?) objects...
2. why not self-calibration only? - not pure rotation
robust homography를 위해 linear estimation, RANSAC, 다시 nonlinear minimization을 거친다는데, GPU (+ force? + HDR) 기반으로 robust하게 만들어 주면 impact가 있지 않을까? 위의 2과정에 넣을 수도...
